HLM授权购买
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HLM (产品编号:13308)

该工具能处理多层次数据(Hierarchical Data) ,进行线性和非线性的阶层模型分析。

标签:模型分析

开发商: Scientific Software International

当前版本: v7.01

产品类型:软件

产品功能:算法/

平台语言:

开源水平:不提供源码

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HLM处理多层次数据(Hierarchical Data) ,进行线性和非线性的阶层模型分析。在HLM中,不仅改善了原有的界面,而且增加了新的统计功能。比如对线性模型增加了交叉随机效应 (Cross-classified random effects);对三层数据增加了多项式模型 (Multinomial Models)。
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H
 HLM-  Hierarchical Linear and Nonlinear Modeling(层次化的线性和非线性建模)

在社会研究和其它领域,所研究的数据通常包含了一个层次化的结构。即是说,对于研究的单个对象都被包含在某个分类之中,而这个分类对于研究会有一定的影响。我们可以把所研究的个体当作是等级1的单元,这个个体所在的群组可以被当作是等级2的单元。以此类推,等级2的群组所处的组织为等级3的单元,等级3的群组所处的组织为等级4的单元。这方面的例子有很多,比如教育系统(第一级为学生,第二级为老师,第三级为学校,第四级为学区)以及社区(第一级为个人,第二级为小区),显而易见,要清楚分析这样的数据需要专业的软件。HLM(也被称为多层次建模)支持研究单一分析中的任何层次关系,而同时兼顾每个层次间的相关变化。

HLM程序可以利用每个层级所指定的变量,生成一个包含可解释每个层级变化的解释变量的线性模型,使模型与结果变量相匹配。HLM不仅能够评估每个层级的模型参数,还能够预测与每个层级抽样单元相关的随机效应。它在教育研究领域有着广泛应用,包含了这个领域流行的数据分层结构,适用于数据包含分层结构的任何研究领域,这其中也包含了纵向研究,可将对个人的重复测量嵌套进所研究的个体之中。另外,虽然上面的示例显示的是分层结构中任何层次的成员只能够嵌套在一个更高层级的成员里,但是HLM还提供了另外一种关系状况,除开“嵌套”,还可能是“交叉”,比如,某个学生可能是研究期间里多个教室的成员之一。

HLM程序支持连续、计数、二进制和名义(continuous, count,ordinal,nominal)的结果变量,并假设期望结果与线性组解释变量的函数关系,这种关系通过合适的链接函数进行定义。比如,身份链接identity link(连续结果)和分对数链接 logit link(二进制结果)。

N
 关于HLM的说明

关于HLM学习的中文教材:

兼容性:

  • HLM 7完全兼容Windows7,Vista,8和10

类型 标题 发布时间

更新时间:2017-05-12 14:34:12.000 | 录入时间:2013-10-24 11:18:27.000 | 责任编辑:李显亮

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183*****161 2016-10-13 13:31:24.000

同求


sharon_qm_lin 2015-12-19 22:48:56.000

如何试用呢,没有激活码?求激活码


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